1장: AI 에이전트 메모리의 필요성과 핵심 개념
AI 에이전트가 왜 외부 메모리를 필요로 하는지, 컨텍스트 윈도우의 한계와 3가지 메모리 유형(단기/장기/에피소딕), 2026년 메모리 프레임워크 생태계를 개괄합니다.
AI 에이전트가 왜 외부 메모리를 필요로 하는지, 컨텍스트 윈도우의 한계와 3가지 메모리 유형(단기/장기/에피소딕), 2026년 메모리 프레임워크 생태계를 개괄합니다.
슬라이딩 윈도우, 메시지 요약, 토큰 예산 관리, 중요도 기반 정리 등 에이전트 단기 메모리의 핵심 전략을 코드 예제와 함께 다룹니다.
벡터 데이터베이스에 메모리를 저장하고 임베딩 기반으로 검색하는 장기 메모리 시스템의 설계와 구현 전략을 다룹니다.
에이전트가 과거 상호작용을 에피소드로 기록하고, 경험 기반 의사결정과 패턴 학습에 활용하는 에피소딕 메모리 시스템을 다룹니다.
Zep의 시간 인식 동적 지식 그래프를 중심으로, 엔티티 추출, 관계 생성, 시간적 추론 등 구조화된 메모리의 설계와 장점을 다룹니다.
에이전트 메모리의 압축 기법, 3-6배 텍스트 압축과 5-40배 도구 호출 압축, 계층적 통합과 정보 손실 최소화 전략을 다룹니다.
Mem0, Zep, Letta, LangChain/LangGraph의 메모리 시스템을 상세 비교하고, 프로젝트 요구사항에 맞는 프레임워크 선택 의사결정 트리를 제시합니다.
Hot Path와 Cold Path를 결합한 듀얼 레이어 메모리 아키텍처의 설계, 하이브리드 검색, 메모리 라우팅, 비용-지연시간 최적화 전략을 다룹니다.
CLAUDE.md 기반 프로젝트 메모리, 코드베이스 컨텍스트 지속, 세션 간 학습, 팀 메모리 설계 패턴 등 코딩 에이전트에 특화된 메모리 시스템을 다룹니다.
Mem0와 Zep을 활용한 듀얼 레이어 메모리 시스템 구축, 메모리 압축 파이프라인, 성능 벤치마킹, 프로덕션 운영 체크리스트까지 실전 가이드를 제공합니다.